残差网络ResNet_残差块代码

经典传统网络，看到残差时，不得不做个笔记因为太重要了

在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题

计算资源的消耗
模型容易过拟合
梯度消失/梯度爆炸问题的产生

问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Dropout正则化等方法也可以有效避免；问题3通过Batch Normalization也可以避免。貌似我们只要无脑的增加网络的层数，我们就能从此获益，但实验数据给了我们当头一棒。
作者发现，随着网络层数的增加，网络发生了退化（degradation）的现象：随着网络层数的增多，训练集loss逐渐下降，然后趋于饱和，当你再增加网络深度的话，训练集loss反而会增大。注意这并不是过拟合，因为在过拟合中训练loss是一直减小的。
当网络退化时，浅层网络能够达到比深层网络更好的训练效果，这时如果我们把低层的特征传到高层，那么效果应该至少不比浅层的网络效果差，或者说如果一个VGG-100网络在第98层使用的是和VGG-16第14层一模一样的特征，那么VGG-100的效果应该会和VGG-16的效果相同。所以，我们可以在VGG-100的98层和14层之间添加一条直接映射（Identity Mapping）来达到此效果。
从信息论的角度讲，由于DPI（数据处理不等式）的存在，在前向传输的过程中，随着层数的加深，Feature Map包含的图像信息会逐层减少，而ResNet的直接映射的加入，保证了L+1 层的网络一定比 lL层包含更多的图像信息。

基于这种使用直接映射来连接网络不同层直接的思想，残差网络应运而生。

1. 残差网络
   1.1 残差块
   残差网络是由一系列残差块组成的（图1）。一个残差块可以用表示为：
   
   
   图1中的Weight在卷积网络中是指卷积操作，addition是指单位加操作。
   
   
   一般，这种版本的残差块叫做resnet_v1，keras代码实现如下：

def res_block_v1(x, input_filter, output_filter):
    res_x = Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(x)
    res_x = BatchNormalization()(res_x)
    res_x = Activation('relu')(res_x)
    res_x = Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(res_x)
    res_x = BatchNormalization()(res_x)
    if input_filter == output_filter:
        identity = x
    else: #需要升维或者降维
        identity = Conv2D(kernel_size=(1,1), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(x)
    x = keras.layers.add([identity, res_x])
    output = Activation('relu')(x)
    return output
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1.2 残差网络
残差网络的搭建分为两步：

使用VGG公式搭建Plain VGG网络
在Plain VGG的卷积网络之间插入Identity Mapping，注意需要升维或者降维的时候加入 [公式] 卷积。
在实现过程中，一般是直接stack残差块的方式。

def resnet_v1(x):
    x = Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=16, strides=1, padding='same', activation='relu')(x)
    x = res_block_v1(x, 16, 16)
    x = res_block_v1(x, 16, 32)
    x = Flatten()(x)
    outputs = Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer='he_normal')(x)
    return outputs
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1.3 为什么叫残差网络




通过分析残差网络的正向和反向两个过程，我们发现，当残差块满足上面两个假设时，信息可以非常畅通的在高层和低层之间相互传导，说明这两个假设是让残差网络可以训练深度模型的充分条件。那么这两个假设是必要条件吗？



图3：直接映射的变异模型

图4：变异模型（均为110层）在Cifar10数据集上的表现



图5：激活函数在残差网络中的使用

而实验结果也表明将激活函数移动到残差部分可以提高模型的精度。

该网络一般就在resnet_v2，keras实现如下：

def res_block_v2(x, input_filter, output_filter):
    res_x = BatchNormalization()(x)
    res_x = Activation('relu')(res_x)
    res_x = Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(res_x)
    res_x = BatchNormalization()(res_x)
    res_x = Activation('relu')(res_x)
    res_x = Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(res_x)
    if input_filter == output_filter:
        identity = x
    else: #需要升维或者降维
        identity = Conv2D(kernel_size=(1,1), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(x)
    output= keras.layers.add([identity, res_x])
    return output

def resnet_v2(x):
    x = Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=16 , strides=1, padding='same', activation='relu')(x)
    x = res_block_v2(x, 16, 16)
    x = res_block_v2(x, 16, 32)
    x = BatchNormalization()(x)
    y = Flatten()(x)
    outputs = Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer='he_normal')(y)
    return outputs
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参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42706477